个性化语音识别模型,帮助语言障碍人士正常交流

TensorFlow / 2021-09-30 20:30:30

个性化语音识别模型,帮助语言障碍人士正常交流
原创 TensorFlow TensorFlow 今天
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发布人:Google Research 软件工程师 Katrin Tomanek 和技术项目经理 Bob MacDonald



语言障碍症状影响着数百万人的生活,其产生原因很多,包括神经或遗传疾病、身体缺陷、脑损伤或听力丧失等,而由此导致的症状也各不相同,如口吃、构音障碍 (Dysarthria)、失用症 (Apraxia) 等,这些症状对患者的自我表达、社会生活参与,以及使用语音技术,都会产生不利影响。



自动语音识别 (ASR, Automatic Speech Recognition) 技术可以通过提升设备的听写和家居自动化能力以及沟通能力,来帮助语言障碍人士克服上述问题。然而,尽管随着深度学习系统计算能力的提升,以及有大型训练数据集可供使用,ASR 系统在准确率方面有所提升,但是对于许多具有语言障碍的人而言,系统的性能仍有所欠缺,导致许多本应受益良多的患者无法有效利用这项技术。



2019 年,我们推出了 Euphonia 项目,探讨如何通过个性化的识别语言障碍 ASR 模型,实现在典型语音上与通用 ASR 模型相同水平的准确率。今天我们为大家分享两项在 Interspeech 2021 上发布的研究成果,这两项研究目的在于让更多用户群体可以利用个性化 ASR 模型。在“无序语音数据集合:从  Euphonia 项目 100 万条语音中总结的经验 (Disordered Speech Data Collection: Lessons Learned at 1 Million Utterances from Project Euphonia)”中,我们介绍了一个涵盖范围广泛的无序语音数据集合,其中包含的语音数据超过 100 万条。在“自动识别无序语音:在短语方面个性化模型较人类表现更佳 (Automatic Speech Recognition of Disordered Speech: Personalized models outperforming human listeners on short phrases) ”中,我们讨论了在基于该语料库生成个性化 ASR 模型上所开展的工作。与利用典型语音训练的开箱即用的语音模型相比,这种方法可以产生准确率更高的模型,在特定的语境中,字错误率 (WER, Word error rate) 可降低高达 85% 。

Euphonia

https://blog.google/outreach-initiatives/accessibility/impaired-speech-recognition/

无序语音数据集合:从  Euphonia 项目 100 万条语音中总结的经验

https://www.isca-speech.org/archive/interspeech_2021/macdonald21_interspeech.html

自动识别无序语音:在短语方面个性化模型较人类表现更佳

https://www.isca-speech.org/archive/interspeech_2021/green21_interspeech.html



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来自语障人士的语音数据集合



自 2019 年起,不少语障人士为支持 Euphonia 项目的研究工作提供了语音样本。他们的严重程度不同,症状也不一样。这项工作将 Euphonia 项目的语料库扩展至超过 100 万条语音,包括了来自 1330 名说话者的 1400 多小时语音记录(截至 2021 年 8 月)。



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基于超过 300 条录制的语音数据,绘制出的所有说话者的语言障碍严重程度和所患病症分布图。在病症方面,仅显示患病人数超过 5 人的病症,否则统一记入“其他”以满足 k 匿名性 (k-anonymity)

ALS 代表肌萎缩性脊髓侧索硬化症;DS 代表唐氏综合症;PD 代表帕金森病;CP 代表脑瘫;HI 代表听力障碍;MD 代表肌肉萎缩症;MS 代表多发性硬化症

Euphonia 项目的研究工作

https://sites.research.google/euphonia/about/



为简化数据收集流程,参与者在笔记本电脑或者手机等个人硬件上(使用或者不使用头戴式耳机)通过家用录音系统收集语音,而不是在类似实验室这样的理想环境中收集录音棚品质的语音。



为降低转录成本,同时保持较高的转录一致性,我们优先采取了按照文本朗读的方式。参与者根据浏览器端录音工具上显示的提示语进行朗读。这些提示语涵盖家居自动化(“打开电视。”)、与看护者对话(“我饿了。”)以及非正式对话(“你好吗?你今天过得愉快吗?”)等语境。大部分参与者会朗读 1500 条提示语,其中包含 1100 个只出现一次的短语以及 100 个重复出现 4 次的短语。



语音专家在倾听每位说话者部分语音的同时,进行了全面的听觉感知和语音评估,以便根据多种为说话者分级的元数据,来判定语言障碍类型(例如口吃、构音障碍、失用症等),对如鼻音过重(Hypernasal speech)、发音失准和言语声律障碍(Dysprosody)等 24 种异常语音特征进行评定,同时对技术问题(例如信号丢失、分割问题)和声学问题(例如环境噪音、次级扬声器串扰)进行录音质量评估。



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个性化 ASR 模型



这个扩展的语音障碍数据集也是我们生成无序语音个性化 ASR 模型新方法的基础。每个定制模型都使用标准的端对端 RNN-传感器 (RNN-T) ASR 模型,该模型仅对目标说话者的数据进行微调。



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RNN-传感器架构。在示例中,编码器网络由 8 层组成,而预测器网络由 2 层单向 LSTM (Long short-term memory) 单元组成



为此,我们重点调整了编码器网络,也就是模型中处理说话者特定声学数据的部分,因为语音障碍是我们语料库中最常见的现象。我们发现,只更新 8 个编码器层中最底层的 5 个,而冻结最上面的 3 个编码器层(以及连接层和解码器层),可以得到最好的结果,并能够有效避免过度拟合。为了让这些模型在处理背景噪声和其他声学效应方面更具鲁棒性,我们采用了专门针对无序语音为主要特征进行调整的 SpecAugment 配置。

SpecAugment

https://ai.googleblog.com/2019/04/specaugment-new-data-augmentation.html



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结果



我们训练了约 430 名说话者的个性化 ASR 模型,他们每人至少录制了 300 条语音。我们把其中 10% 的语音作为测试集(训练和测试间没有短语重叠),在此基础上,计算了个性化模型以及未调适的基础模型的 WER。



总的来说,无论是何种严重程度还是病症,我们提供的个性化方法都取得了显著效果。即便是存在严重语言障碍的语音,家居自动化语境短语的 WER 中位数从 89% 左右降到了 13%。在如与看护者对话等其他语境中,准确率也有显著提高。



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在未调适与个性化 ASR 模型中使用居家自动化短语的 WER



为了解个性化模型何时不适用,我们对以下几个子组进行了分析:





HighWER 与 LowWER:将说话者按照具有基于 WER 分布的第 1 和第 5 个五分位数的高和低划分个性化模型。





SurpHighWER:具有超高 WER 的说话者(在 HighWER 组中典型或具有轻度语言障碍的参与者)。



不同的病症以及语言障碍表现形式对 ASR 产生的影响是不一致的。根据 HighWER 组中语言障碍类型的分布表明,由于脑瘫(Cerebral palsy)引起的构音障碍特别难以建模。不出意外,该组中语言障碍严重程度的中位数也更高。



为了识别影响 ASR 准确率的特定说话者以及技术因素,我们检查了 ASR 表现较差 (HighWER) 和优秀 (LowWER) 的参与者之间元数据的差异 (Cohen's D)。和预期一样,LowWER 组中整体语言受损程度显著低于HighWER组 (p < 0.01)。HighWER 组中最突出的非典型语音特征是清晰度以及受损程度,同时包含其他较为突出的语音特征,如异常的韵律(Prosody )、发音及发声(Phonation)。众所周知,这些语音特征也会降低语音的整体清晰度。



与 LowWER 组 (p < 0.01) 相比,SurpHighWER 组中的训练语音更少,且 SNR 更低,进而导致较大(负)的效应量,而其他因素的效应量则较小(快速性除外)。相比之下,HighWER 组在所有因素中都表现出了较大差异。



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语音障碍和技术元数据效应量对比结果:HighWER 组与 LowWER 组对比;SurpHighWER 组和 LowWER 组对比。正值结果表明 HighWER 组的组值大于 LowWER 组的组值



之后,我们将个性化 ASR 模型和人类听众进行了比较。三位语音专家分别为每位说话者转录了 30 条语音。我们发现,与人类听众的 WER 相比,个性化 ASR 模型的 WER 平均而言更低,并且随语言受损严重程度的增加而表现的更好。



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个性化 ASR 模型 WER 与人类听众 WER 之间的增量。负值表明个性化 ASR 模型的表现优于人类(专家)听众



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结论



Euphonia 语料库拥有超过 100 万条语音,是最大、最多样的无序语音语料库之一(就无序类型与受损程度而言),这一语料库大大提升了非典型语音类型中的 ASR 准确率。我们的研究结果证明,个性化 ASR 模型在识别各种语言障碍以及受损程度方面十分有效,而且具备了让更多用户使用 ASR 的潜力。



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致谢



此项目的主要贡献者包括 Michael Brenner、Julie Cattiau、Richard Cave、Jordan Green、Rus Heywood、Pan-Pan Jiang、Anton Kast、Marilyn Ladewig、Bob MacDonald、Phil Nelson、Katie Seaver、Jimmy Tobin 以及 Katrin Tomanek。我们由衷感谢 Google 多个语音研究团队的成员在 Euphonia 项目上提供的大力支持,其中包括 Françoise Beaufays、Fadi Biadsy、Dotan Emanuel、Khe Chai Sim、Pedro Moreno Mengibar、Arun Narayanan、Hasim Sak、Suzan Schwartz、Joel Shor 等成员。最重要的是,我们希望向负责记录语音样本的 1300 多名参与者表示衷心感谢,同时也非常感谢联系以上参与者的推广团体。



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